伴随仿真技术的发展，仿真可信度评估越来越受到重视，没有经过评估的仿真模型存在被滥用、误用的风险，可信度评估是仿真模型在应用目的下做出正确有效决策的保证，它的高低由可信度评估者根据VV&A的结果做出评判。模型验证作为VV&A的一个重要组成部分，其目的是检验和评估是否正确地建立了实际系统的仿真模型，是M&S开发和VV&A必不可少的部分。本文按照从理论探索到方法研究再到工具设计与应用的思路，从以下三个方面展开研究：首先，学习了仿真模型验证的理论，详细阐述了仿真模型验证中经典时频域分析方法的原理、适用条件和优缺点等，为用户使用分析方法进行模型验证提供了理论指导。其次，针对模型输出为非平稳随机时间序列的情况，提出了一种基于小波变换和证据合成的仿真模型验证方法，详细阐述了该方法的基本原理并给出使用该方法分析非平稳序列的步骤。该方法克服以往对非平稳信号分析必须进行平稳化从而产生信息丢失的缺陷，对非平稳随机序列利用小波变换进行分解，并对分解后的部分分别进行验证，最后利用证据合成规则对结果进行融合，该方法是一种有效的分析非平稳随机序列的方法。最后，为提高模型验证工作效率，节省人力和降低工作风险，对模型验证辅助工具进行需求分析，完成了模型验证辅助工具的开发设计。工具包含整个模型验证的流程，工具中的分析方法为本文研究的理论方法，并利用该工具进行了实例应用。综上，本文在掌握模型验证理论，研究已有的经典模型验证方法的基础上，提出适用于非平稳随机序列的时频域分析方法，最后进行仿真模型验证辅助工具的设计与实现。本文的研究为模型验证工作提供了理论和工具支持。